Für die vorausschauende Regelung von Fahrzeugsystemen werden häufig Vorhersagemodelle benötigt. In dieser Arbeit wird ein stochastischer Ansatz zur Generierung von Vorhersagen für Fahrzeugdynamikgrößen hergeleitet, um die Unsicherheit der Vorhersage explizit im Regelungsverfahren berücksichtigen zu können. Darauf aufbauend wird die vorausschauende Regelung von Fahrzeugsystemen mit stochastisch optimalen Regelungsverfahren untersucht, an zwei Systembeispielen implementiert und evaluiert. Predictive control of vehicle systems often requires application of forecasting models. In this work a stochastic framework for generating forecasts of vehicle dynamics is proposed, to directly address uncertainty within the control algorithms. Building on this framework, the predictive control of vehicle systems with stochastic optimal control algorithms is investigated, implemented and evaluated for two exemplary vehicle systems.
Aktualisiert: 2021-04-15
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Was passiert, wenn permanentmagneterregte Elektromotoren bei gleicher Leistung immer kleiner und leichter werden? Wie verändert sich das elektromagnetische Verhalten? Was folgt daraus für die optimale Regelung der Motoren? Die vorliegende Arbeit beantwortet diese Fragen und behandelt die Modellbildung, Parameteridentifikation und Regelung wechselrichtergespeister, magnetisch anisotroper, hoch ausgenutzter, permanentmagneterregter Synchronmotoren. What happens when permanent-magnet electric motors with identical power become smaller and lighter? How changes the electromagnetic behavior? What consequences arise with respect to optimal motor control? This study answers these questions and discusses modeling, parameter identification, and control over inverter-fed, magnetically anisotropic, highly utilized, permanent-magnet synchronous motors.
Aktualisiert: 2021-02-11
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